Estimating production functions with control functions when capital is measured with error
资本存在测量误差时的控制函数生产函数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究生产函数参数识别与估计，并通过生产率代理处理投入内生性，直接对应微观结构估计方向。
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资本存在测量误差时的控制函数生产函数估计
- 研究问题
- 资本观测存在测量误差时，传统代理变量控制函数所依赖的投入需求可逆性如何受到影响，又如何一致估计生产函数参数？
- 方法与思路
- 作者结合非线性测量误差方法与联合估计思路，构造处理投入和生产率同时决定问题的生产率代理，并讨论其他投入测量误差的扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出在资本测量误差下保持一致性的生产函数估计量，并指出固定观测资本时传统单调性一般不成立，方法可扩展至中间投入和劳动。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差的识别条件、生产率代理的构造及联合估计步骤，特别检查哪些信息恢复了可逆性，以及扩展至其他投入的条件。
- 阅读边界
- 仅据所列出版社摘要，无法判断所需辅助变量、测量误差分布限制或数据要求；摘要也未给出有限样本结果及相对传统方法的误差幅度。
原文摘要
We revisit the production function estimators of Olley and Pakes (1996) and Levinsohn and Petrin (2003). They use control functions to address the simultaneous determination of inputs and productivity. Both assume that input demand is a monotonic function of productivity holding capital constant and then invert this function to condition on productivity during estimation. If the observed capital variable is measured with error, input demand will not generally be monotonic in the productivity shock holding observed capital constant. We develop consistent estimators of production function parameters in the face of this measurement error. Our identification and estimation results combine the nonlinear measurement error literature with Wooldridge’s (2009) joint estimation method to construct a proxy for productivity that addresses simultaneity. Our approach directly extends to the case where other inputs like intermediates or labor are observed with error.